标准偏差(SD)用于量化变异性或离散程度,其单位与数据本身相同。
如果数据是从高斯分布中抽样的,那么预计有 68% 的值落在均值正负一个标准差的范围内,95% 的值落在均值正负两个标准差的范围内。图中展示了从高斯分布中抽样的 250 个值。 阴影区域覆盖了均值正负一个标准偏差的范围,包含约三分之二的数值。虚线绘制在均值正负两个标准偏差的位置,约95%的数值位于这些界限之内。

下图展示了标准偏差与高斯分布之间的关系。概率分布下的面积代表整个总体,因此概率分布某一部分下的面积代表总体的一部分。在左侧图表中,绿色(阴影)部分从均值下方一个标准偏差处延伸至均值上方一个标准偏差处。 该绿色区域约占总面积的68%,因此略多于三分之二的数值位于均值±1个标准偏差的区间内。右侧图表显示,约95%的数值位于均值±2个标准偏差的范围内。

下图展示了三组数据集,它们的均值和标准偏差完全相同。左侧的样本近似服从正态分布。另外两组数据集虽远离正态分布,但均值(100)和标准偏差(35)却完全相同。

该图指出,如果假设数据服从高斯分布,但该假设并不成立,那么按常规方式解读均值和标准差可能会产生误导。
即使不假设数据服从高斯分布,仍可对标准差进行解读。切比雪夫定理指出,即使数据并非从高斯分布中抽样:
•至少 75% 的值必须落在均值±两个标准偏差的范围内
•至少89%的数值必须落在三个标准偏差范围内
许多人报告均值和标准偏差时采用如下形式:“115±10 mmHg”,并在脚注或“方法”部分中说明第二个数值为标准偏差。
有些文献(1,2)指出,由于标准偏差是一个量化离散程度的单一数值,因此不应紧跟在正负号之后,而应像这样呈现:“115 mmHg (SD 10)”。
1.Curran-Everett D, Benos D. 《美国生理学会出版期刊中统计数据报告指南》。《AJP——胃肠与肝脏生理学》。2004年8月1日;287(2):G307。
2.Ludbrook J. 《临床与实验药理学及生理学》中统计数据的呈现。《临床与实验药理学及生理学》。2008年10月1日;35(10):1271–4;作者回复1274。